• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.78-81
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• 2012

본 논문에서는 차량 출입통제, 주정차 단속, 과속 차량 단속 등 다양한 분야에서 사용가능한 신형 차량번호판 검출 방법을 제안한다. 먼저 가우시안 차이를 이용한 필터링을 사용하여 번호판의 연속적인 주요 숫자가 잘 나타나도록 이진화를 수행한다. 이후 번호판의 형태학적 특징을 이용한 반복 레이블링 기법을 이용하여 번호판 영역을 결정한다. 마지막으로 투영 변환을 통한 번호판의 정형화 과정을 거쳐 카메라나 차량의 위치에 따라 발생하는 기울어짐과 같은 왜곡을 보정한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권9호
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• pp.780-785
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• 2012

본 논문은 차량 번호판 중앙부 위치값을 기반으로 한 신경망을 이용하여 차량의 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 임의의 숫자들로 정의된 번호판영역에 대한 학습패턴과 넓은 범위를 수용할 수 있도록 한 신경망의 학습패턴을 이용하여 보다 효율적인 방법을 제시하였다. 학습패턴으로 차량 번호판 인식의 최적화을 이루었고 차량번호 및 헤드라이트 부분의 은닉효과와, 학습패턴의 확대 및 감소에 대하여 연구하였다. 위의 과정을 통하여 지하주차장에서 595여대의 자동차에 대하여 번호판 영역을 추출한 결과 98.5%의 인식율을 보여주었다.

• 품질경영학회지
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• 제42권1호
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• pp.43-61
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• 2014

Purpose: This study identifies preventive measures for VOC management by analyzing the causes and effects of factors that contribute to high risk service failure using FMEA on KORAIL VOC data. Methods: Two research methods were used. First, a Risk Priority Number (RPN) was assigned to each KORAIL VOC based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Second, multiple regression analysis was run with RPN factors that include severity, occurrence, and detection as the independent variables and customer dissatisfaction as the dependent variable. Results: Multiple regression analysis showed that RPN factors including severity, occurrence, and detection had significantly positive relationship with customer dissatisfaction. Based on these results, an FMEA was performed on VOC categories with high RPN for railroad stations including platform, ticketing, ticket verification, parking, and escalator, and VOC categories with high RPN for trains including entrance doors, cafes, air quality, announcement, and ticket verification. Conclusion: This study has practical implications to service failure management. A priority order using FMEA was established for the list of customer dissatisfactions that should be addressed to actively manage service failure, and strategies for tackling this priority list are offered.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권4호
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• pp.7-11
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• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.122-130
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• 2009

기존의 번호판 검출 기법들은 대부분 일정한 거리와 방향에서 촬영되어 번호판의 크기가 유사하고, 배경이 단순한 차량 전면 영상에 적용되는 한계를 가지고 있어서 번호판의 위치가 변하거나 조명 혹은 크기의 변화에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 문제점들을 극복하기 위하여 에지기반 영역확장 기법을 사용하는 번호판 검출기법을 제안한다. 1단계에서는 입력영상에서 예지영상을 얻고 번호판의 기하학적 특성을 갖는 에지 영역들을 검출하여 이들을 번호판 검색영역으로 정한다. 검색영역의 에지들을 기반으로 주변의 화소들을 색상을 기반으로 영역확장을 통해 분할하여 번호판의 기하학적 특성을 만족하는 영역들을 번호판 후보영역으로 정한다. 후보영역들은 자동차의 조명등과 같은 구조물과의 위상특성을 고려하여 최종결정한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 번호판의 문자가 검출되지 않는 경우에도 번호판 위치의 검출이 가능하고 특히 작은 크기의 번호판 검출에 유리하며, 크기와 상관없이 번호판을 검출할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제17권4호
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• pp.161-169
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• 2015

A fire sprinkler system is very important to extinguish fire in the building. The sprinkler system initiates sprinkler discharge if the detection system identifies a developing fire and opens the pre-action valve. However, pre-action fire sprinkler systems mainly installed in the underground parking lot at the apartment complex do not properly operate at fire if the connection type of fire sprinkler systems does not properly installed and operated. This study identified the relationship between fire dispersion & damage and the connection type of water supply in the sprinkler system from many fire cases at the apartment complex in South Korea. In addition, this study also identified the water supply differences and characteristics between South Korea and foreign countries. The main purpose of this study is also to improve the water connection types in the sprinkler system that can reduce the potential failures of pre-action valve operation through electrical signal system. The study also suggests the improvement plan for water connection types in pre-action fire sprinkler system that can minimize potential failure of pre-action fire sprinkler system. The suggestions for revising the fire safe standard in South Korea includes letting the water supply pipe of sprinkler system water inlet connect to the second side of pre-action valve and the water flow device that can minimize potential failure of sprinkler system.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.349-352
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• 2006

자동차 수의 급증으로 야기되는 교통혼잡, 교통사고, 주차난 등의 많은 문제에 효율적으로 대응하기 위해서는 제한된 인력과 비용을 사용하는 자동차 관리가 필수적인데 이를 위한 많은 연구들이 국내외적으로 현재 진행되고 있다. 현재 진행되고 있는 여러 연구 분야 중에서 특히 자동차의 차량번호판인식 기술은 법규위반 차량 식별, 통행료 징수, 자동차세 징수, 도난 도주 차량 확인 및 주차 관리 등의 많은 분야에 응용되고 있다. 자동차의 차량번호판 문자 인식 문제와 같이 훈련예제 수집 비용이 많이 드는 경우에 제한된 수의 훈련예제를 최대한 활용하여 분류성능을 향상시키기 위한 방안의 하나로, 수집된 훈련예제들로부터 가상의 예제를 생성하고, 생성된 가상예제를 훈련예제로 추가하여 학습하는 여러 연구가 수행된 바 있다. 본 논문에서는 차량번호판 문자 인식의 성능 향상을 위해 수집된 예제들을 적절히 병합하여 가상의 예제를 생성하는 방안에 관해 기술하고, 문자인식 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 여러 알고리즘에 대하여 다양한 가상예제 생성방안 및 다양한 생성비율에 따른 실험을 통해 그 효용성을 확인한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권4호
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• pp.661-680
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• 2016

The vehicle license plate recognition (VLPR) system analyzes and monitors the speed of vehicles, theft of vehicles, the violation of traffic rules, illegal parking, etc., on the motorway. The VLPR consists of three major parts: license plate detection (LPD), license plate character segmentation (LPCS), and license plate character recognition (LPCR). This paper presents an efficient method for the LPCS and LPCR of Korean vehicle license plates (LPs). LP tilt adjustment is a very important process in LPCS. Radon transformation is used to correct the tilt adjustment of LP. The global threshold segmentation method is used for segmented LP characters from two different types of Korean LPs, which are a single row LP (SRLP) and double row LP (DRLP). The cross-correlation matching method is used for LPCR. Our experimental results show that the proposed methods for LPCS and LPCR can be easily implemented, and they achieved 99.35% and 99.85% segmentation and recognition accuracy rates, respectively for Korean LPs.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.181-189
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• 2013

일반적인 영상감시시스템은 비디오 녹화 및 전송 방식을 채택하고 있기에 특성상 다량의 데이터를 전송하고 저장하여 시스템의 부담이 크다. 하지만, 쓰레기 불법투기나 불법 주차현장의 포착 및 기록을 같은 용도에서는 비디오가 아닌 정지영상을 이용하는 감시가 충분할 것이다. 본 논문에서는 움직임 센서와 정지 영상을 이용한 영상감시시스템을 제안한다. 우리의 시스템에서는 움직임 이벤트의 발생을 센서값 변화로 인식한 후, 현장을 기록하는 정지영상을 캡처하고 원격지의 데이터베이스에 저장하는 하는 기능을 제공한다. 따라서 제안된 시스템은 기존 비디오 기반의 감시 시스템과 비교해서 감시 상황의 발생을 보다 신속하면서도 정확하게 인식할 뿐만 아니라 처리하는 데이터의 양을 현저히 줄이는 장점이 있다. 또한, 우리의 시스템은 에이전트 기반으로 동작하기에, 이후 새로운 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 수정하는 작업을 쉽게 할 수 있도록 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-11
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• 2001

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자 인식 모듈로 구성된다 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 입력 영상의 잡음에 상대적인 영향이 적은 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨게이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식률은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 947%이며 처리 시간은 약 1조 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.